AI计算机视觉笔记三十二:LPRNet车牌识别
LPRNet是一种基于Pytorch的高性能、轻量级车牌识别框架,适用于中国及其他国家的车牌识别。该网络无需对字符进行预分割,采用端到端的轻量化设计,结合了squeezenet和inception的思想。其创新点在于去除了RNN,仅使用CNN与CTC Loss,并通过特定的卷积模块提取上下文信息。环境配置包括使用CPU开发板和Autodl训练环境。训练和测试过程需搭建虚拟环境并安装相关依赖,执行训练和测试脚本时可能遇到若干错误,需相应调整代码以确保正确运行。使用官方模型可获得较高的识别准确率,自行训练时建议增加训练轮数以提升效果。